Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Aplikace umělé inteligence při včasné detekci očních komplikací u diabetiků (AI)

27. prosince 2022 aktualizováno: The New Model of Care, Hail Health Cluster

Aplikace umělé inteligence při včasném odhalení očních komplikací u diabetiků: Randomizovaný seskupený pokus v Hail, Saúdská Arábie

Cílem této pragmatické studie je otestovat přínos použití očního screeningu na bázi umělé inteligence, tedy zařízení fundus kamery při časné detekci očních komplikací u diabetiků. Hlavní otázky, na které chce odpovědět, jsou:

Do jaké míry funguje aplikace oční péče založené na umělé inteligenci na klinikách primární péče při včasném odhalení očních komplikací, jako je makulární edém? Do jaké míry funguje aplikace oční péče založené na umělé inteligenci na klinikách primární péče při včasném odhalení očních komplikací, jako je retinopatie? Účastníci budou požádáni o účast na screeningu očních komplikací v centrech primární péče a pro screening bude použita fundus kamera.

Vědci budou porovnávat podíl odhalených případů s časnými známkami očních komplikací u těch, kteří používají screening oka na bázi umělé inteligence, tedy fundus kameru, s podílem zjištěných případů mezi těmi, kteří využívají běžné oční kliniky v centru primární péče.

Včasný záchyt očních komplikací u diabetiků předchází riziku oslepnutí.

Přehled studie

Postavení

Zatím nenabíráme

Podmínky

Intervence / Léčba

Detailní popis

V době umělé inelegance (AI) se při péči o pacienta s diabetickou retinopatií důrazně doporučuje přesun od terciární k sekundární a primární péči.

Vzhledem k nízkému provozu by AI mohla být použita při včasné detekci a screeningu diabetické retinopatie aplikací této služby v masové populaci a oblastech s omezenými zdroji s nedostatkem služeb péče o oči.

Péče o oči založená na AI, pokud jde o screening diabetické retinopatie, zefektivní a zlevní proces screeningu a mohl by být delegován na techniky, praktiky a/nebo dokonce domácí samovyšetření.

Vzhledem k vysoké prevalenci diabetes mellitus 2. typu (T2DM) mezi dospělými je použití nemydriatické fundus kamery s AI účinné při očních vyšetřeních, protože zlepšuje adherenci dospělých k očnímu screeningu.

Primárním cílem studie bude posouzení efektivity aplikace AI zařízení z hlediska fundus kamer při časné detekci diabetické retinopatie a makulárního edému u diabetických pacientů navštěvujících centra primární péče.

Výzkumné otázky:

Do jaké míry je aplikace oční péče založené na umělé inteligenci v centru primární péče účinná při dosahování vysoké míry záchytu makulárního edému? Do jaké míry je aplikace oční péče založené na umělé inteligenci na klinice primární péče účinná při dosahování vysoké míry záchytu retinopatie?

Obecný cíl:

Odhadnout efektivitu aplikace oční péče založené na AI v centrech primární péče při dosahování vysoké míry záchytu makulárního edému a retinopatie u diabetiků.

Specifické cíle:

Cíl 1: Porovnat podíl zjištěných případů makulárního edému v intervence oproti kontrolní skupině (rutinní oční péče) navštěvující centrum primární péče.

Cíl 2: Porovnat podíl zjištěných případů retinopatie v intervenci oproti kontrolní skupině (rutinní oční péče) navštěvující centrum primární péče

Přehled literatury:

Ačkoli byly navrženy nedávné modely pro implementaci řešení digitálního zdraví, jako je proudový rybolov, přítokový trychtýř, pyramida a míchací karty, které představují možnosti pro klinické služby s postupně se zvyšující kapacitou a ochotou zprovoznit digitální zdraví.

Rozmístění umělé inteligence, telehealth a internetu věcí (IoT) po celém světě však čelí různým výzvám. Překážek pro přijetí těchto digitálních zdravotnických řešení je mnoho a lze je odvodit z infrastruktury, kvality zařízení, běžné ochoty a právních aspektů.

Důkazy ukázaly, že použití AI skenování funkce sítnice Macustat při vzdáleném monitorování pacienta s věkem podmíněným makulárním edémem nebo diabetickou retinopatií má velký dopad na zdraví pacienta.

Design a metody výzkumu:

Toto je šestiměsíční skupinová randomizovaná studie, která bude přijímat pacienty s diabetem typu II, kteří navštěvují primární oční kliniky v centrech primární péče ve městě Hail.

Účastníci (P):

Účastníky budou pacienti s diabetem II. typu obou pohlaví, kteří budou navštěvovat vybraná centra primární péče bez ohledu na délku jejich onemocnění a typy aktuálně užívaných léků. Předpokládá se, že účastníky budou dospělí ve věku 18 let a více. Děti a mladí dospělí s juvenilním diabetes mellitus budou vyloučeni. Dále budou vyloučeni těžce nemocní pacienti a pacienti s duševními poruchami. Účastníci budou na začátku posouzeni, aby shromáždili základní data o diabetické retinopatii a makulárním edému pomocí zařízení AI pro hlášení zjištěných případů. Na konci procesu bude podobná zpráva o zjištěných případech získána tři a šest měsíců po zahájení procesu.

Typ studie

Intervenční

Zápis (Očekávaný)

440

Fáze

  • Nelze použít

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

Studijní záloha kontaktů

  • Jméno: Marwa Mahmoud Mahdy, CSoC Lead
  • Telefonní číslo: +966508258235
  • E-mail: maroo_79@hotmail.com

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

18 let až 90 let (Dospělý, Starší dospělý)

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Pohlaví způsobilá ke studiu

Všechno

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Diabetičtí pacienti ve věku 18-90 let

Kritéria vyloučení:

  • Těžce nemocný pacient nebo pacient s rakovinou

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

  • Primární účel: Promítání
  • Přidělení: Randomizované
  • Intervenční model: Paralelní přiřazení
  • Maskování: Žádné (otevřený štítek)

Zbraně a zásahy

Skupina účastníků / Arm
Intervence / Léčba
Experimentální: Screening založený na AI pro včasnou detekci diabetické retinopatie a makulárního edému
Aplikace AI zařízení, tj. Fundus Camera k detekci diabetické retinopatie a makulárního edému u diabetiků v centru primární péče
Aplikace AI zařízení, tj. Fundus Camera k detekci diabetické retinopatie a makulárního edému u diabetiků v centru primární péče
Žádný zásah: Rutinní screening diabetické retinopatie a makulárního edému
Rutinní screening diabetické retinopatie a makulárního edému u diabetiků při běžné návštěvě oční ambulance v centru primární péče.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Míra záchytu diabetické retinopatie v intervenční skupině vs. kontrolní skupině
Časové okno: 6 měsíců od zahájení studia
Podíl zjištěných případů diabetické retinopatie v intervenční skupině vs. kontrolní skupině
6 měsíců od zahájení studia
Míra detekce makulárního edému v intervenční skupině vs. kontrolní skupině.
Časové okno: 6 měsíců od zahájení studia
Podíl jedinců, kteří měli pozitivní screening na makulární edém v intervenční skupině vs. kontrolní skupině.
6 měsíců od zahájení studia

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Míra screeningu retinopatie
Časové okno: 6 měsíců po zahájení studie
Podíl jedinců, kteří podstoupili oční screening na diabetickou retinopatii v intervenční skupině vs. kontrolní skupině.
6 měsíců po zahájení studie
Míra screeningu makulárního edému
Časové okno: 6 měsíců po zahájení studie
Podíl jedinců, kteří podstoupili screening oční péče na makulární edém v intervenční skupině oproti kontrolní skupině
6 měsíců po zahájení studie

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Spolupracovníci

Vyšetřovatelé

  • Studijní židle: Khalil Alshammari, VIP Chief MO, Hail Health Cluster
  • Vrchní vyšetřovatel: Fakhralddin Elfakki, Researcher at MOC, New Model of Care, Hail Health Cluser
  • Ředitel studie: Meshari Aljamani, MOC Lead, New Model of Care, Hail Health Cluster

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Očekávaný)

1. ledna 2023

Primární dokončení (Očekávaný)

1. června 2023

Dokončení studie (Očekávaný)

1. července 2023

Termíny zápisu do studia

První předloženo

7. prosince 2022

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

14. prosince 2022

První zveřejněno (Aktuální)

19. prosince 2022

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Odhad)

29. prosince 2022

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

27. prosince 2022

Naposledy ověřeno

1. prosince 2022

Více informací

Termíny související s touto studií

Další identifikační čísla studie

  • Model of Care Hail Cluster

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

Ne

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .